セールス・コード AIを活用したCRM営業戦略の秘密を解き明かす

Jesper Krognos
AIとブロックチェーン分野におけるプロダクトマネジメントのエキスパート。「2021.AI」のシニアプロダクトマネージャーとして、AIソリューションのガバナンスとリスク管理をリード。製品開発においてユーザーのニーズを最優先に考え、革新的なソリューションを追求する姿勢で知られてています。ソフトウェア開発の修士号と戦略・マネジメントの理学修士号を持ち、NLP（神経言語プログラミング）やソリューションセリングの認定資格を取得しており、技術とビジネスを橋渡しする能力に優れています。ユーザーのニーズを深く理解し、革新的な製品開発を実現する彼は、技術とビジネスを橋渡しするプロフェッショナル。さらに個人的な挑戦として、「ジロ・デ・イタリア」の山岳サイクリングを完走するなど、目標達成への強いコミットメントと忍耐力を発揮しています。
この記事は、The Sales Code: Cracking the Secrets of AI-Driven CRM Sales Strategiesの翻訳転載です。
著者のJesper Krognosさんの許可を得て公開しています。

成功している営業チームの背後には、競合をリードし続ける秘密の戦略があります。営業の未来は、ただ懸命に働くことだけではありません。AI を活用して顧客関係を変革することです。この記事では、「営業コード」を解き明かし、AI を活用した CRM 戦略で営業活動を次のレベルに引き上げる方法を紹介します。先に進む準備はできていますか? まずはAIの 実験をお読みください！

CRM 販売戦略の失敗の歴史

顧客関係管理 (CRM) は、企業が適切な顧客、つまり最も価値をもたらす顧客に焦点を当てることで、営業戦略を簡素化するものだと考えられていました。理論的には、CRM は、営業チームが見込みの高い顧客に優先順位をつけ、収益性の低い顧客の優先順位を下げるのに役立つはずです。しかし、実際にはそうはなりませんでした。

CRM システムに顧客を登録すれば、明確で実行可能な営業戦略が得られると思われるでしょう。しかし、実際には次のように進みました。

その昔、導入は不便でした。営業部門は、顧客をどのように分類するかについて延々と議論していました。現在の請求額に焦点を当てるべきか、それとも将来の可能性に焦点を当てるべきか。最終的にカテゴリーを決定した後、次のような展開がありました。

• 営業担当者は、顧客を事前に定義されたカテゴリに手動で分類しなければならなかった
• 厳格なポリシーが設定されていた: 顧客のカテゴリーに応じて、顧客 1 人あたり X 回の電話と Y 回の訪問など
• これらのポリシーが確実に遵守されるようにダッシュボードを構築し、十分な注意を払った人と払わなかった人を追跡しました
• 豪華版? ERP 請求書の数字を統合して、財務への影響をチェックしました。

しかし、ここですべてが破綻しました。

• 営業担当者はコンスタントに電話を記録していたでしょうか？もちろんしていません
• 営業担当者はミーティングを覚えていたでしょうか？覚えていたのはせいぜい時々のことだけです
• 新しいデータに基づいて顧客カテゴリを更新したことがあるでしょうか?ほとんどありません

最悪なのは、これらのシステムがより良い営業戦略につながらなかったことです。企業は CRM の統合とレポートに多額の費用を費やしましたが、結局は営業チームに不必要な負担をかける扱いにくいプロセスになってしまいました。

その結果、CRM システムは役に立つどころか妨げになることが多くなり、営業担当者が取引を成立させる力を与えるどころか、営業担当者の足手まといになってしまいました。

AI実験入門

好奇心が私を突き動かした！大規模言語モデル (LLM) は CRM システム内の各顧客に対して、実際に完全に自動化されたパーソナライズされた営業戦略を作成できるのでしょうか？そこで筆者は、実験を行って AI がどこまでできるか試してみることにしました。

私がやったことは次のとおりです。営業職の友人が、彼のチームの 2 年間のデータを共有してくれることになりました。彼のチームはリピート販売とクロスセルに重点を置いており、データセットには顧客とのやり取りが豊富にありました。一般的な情報を維持し、機密情報を保護するために、個々の製品ごとに売上を分類せず、次のデータポイントを使用しました。：

・顧客
・取引日
・請求金額
・アーカイブされたメールの数（受信と送信の両方）
・カレンダーの議事録（顧客との会議や電話の記録）

ここで大きな疑問があります。このデータだけを使って、各アカウントマネージャー向けにさらに個別の営業戦略を立てることができるかどうかです。判断はあなた次第です。次のセクションでは、シンプルでありながら効果的な AI 主導の CRM 営業戦略を作成する手順を説明します。これは、自分で簡単に実装できる戦略です。

AI 営業戦略: ステップバイステップガイド

AI を活用した CRM 営業戦略を 4 つの簡単なステップで作成する方法を説明します。このプロセスに従うことで、CRM システムに AI を統合し、販売数の実際の改善を実感できるようになります。もちろん、含めるデータが多いほど、戦略はよりカスタマイズされ、効果的になります。

ステップ1: 最適な顧客グループを特定する

アカウントマネージャーにとって AI への移行をスムーズにするには、管理しやすい顧客グループから始めることが不可欠です。筆者たちは 3 ～ 7 グループに分けることを目指しています。これは、さまざまなタイプのクライアントをカバーするには十分ですが、多すぎて手に負えなくなるほどで​​はありません。この段階で、すべての個別の顧客に対してすぐに独自の戦略を開発するのは複雑すぎます。

まず、筆者が持っているデータに基づいて AI に最適な顧客グループ数を見つけるように指示しました。その結果は次のとおりです。

さまざまなオプションを評価した結果、AI は顧客グループが 4 つを超えるとメリットが徐々に減少し始めることを発見しました。そこで、営業戦略をカスタマイズするのに最も効果的なグループとして次の 4 つを選択しました。

エンゲージメントブースター

• 請求額は高いが、アクティビティは中程度、コミュニケーションは平均以下
• この戦略は、エンゲージメントを深めるために価値の高いコミュニケーションを増やすことに重点を置いています

エンゲージメントとコンバージョン

• エンゲージメント（メールとアクティビティ）は高いが、請求額は低い
• この戦略は、電子メールの内容を改善し、オファーのタイミングを調整することでエンゲージメントを収益化することに重点を置いています

ロイヤリスト

• アクティビティは高く、メールは中程度、請求額は多額です
• この戦略では、高いエンゲージメントを維持するために、ロイヤルティ報酬と限定アクセスを奨励します

再エンゲージメントの機会

• すべての指標（請求書、電子メール、アクティビティ）が低い
• 特別オファーやコミュニケーションの強化を通じて、再度のエンゲージメントを図ることに重点を置いています

ボーナスとして、LLM で各顧客グループの請求金額の推移を表示させるようにしました。

LLM は、実用的な推奨事項を備えた最適な数の顧客グループを自動的に生成できます。複雑な統計を調べる必要はありません。AI が処理します。

アクションステップ:
LLM に顧客グループの最適な数を特定し、各グループに具体的な名前を提供するように指示するだけです。そこから、効果的な戦略を開発するためのカスタマイズされた出発点が得られます。

ステップ2: 顧客グループごとに1つの販売戦略

顧客とのミーティングの準備という重要な時期になると、アカウントマネージャーは各顧客に特化した戦略を必要とします。顧客グループ全体に対する一般的な戦略は、必ずしも実行可能とは限りません。最も効果的なのは、顧客ごとにカスタマイズされた洞察を、顧客が必要とする場所、つまり CRM システムで提供することです。

これを実現するために、私は AI に各顧客の主要業績評価指標 (KPI) を生成させ、そのパフォーマンスをグループ平均と比較するように依頼しました。筆者は、請求額、メール数、カレンダー時間 (会議や通話に費やした時間) の 3 つの KPI に注目しました。目的は、この顧客のパフォーマンスがグループ平均を上回っているか下回っているかを調べることです。

以下の結果をご覧ください。顧客グループ間の差異に注目してください。：

KPI の順序はランダムではありません。各顧客グループでは、最も重要な KPI が最初に表示され、アカウントマネージャーがどこに焦点を置くべきかを導きます。左から右にスキャンするだけで、アカウントマネージャーはアクションの優先順位をすばやく決定できます。

アカウントマネージャーが「Loyalist」グループの顧客を担当しているとします。：

• カレンダーアクティビティ時間 (分) に注目します。これは、この顧客にとって最も重要な指標です
• すべての主要な指標について、顧客のパフォーマンスをグループの他の顧客と比較します

結論: 会議をスケジュールする時期です。この顧客は、より個人的なやり取りを通じて売上が伸びる可能性を示しています。

しかし、AI が各アカウント マネージャーに対して特定のテキストベースの推奨事項も生成できるとしたらどうなるでしょうか。以下は、AI が「エンゲージメント ブースター」グループの顧客に提供した内容の例です。：

エンゲージメントブースター（顧客 1614）：

• 最も重要な指標は請求額（青）であり、次に活動時間（緑）とメール送信数（オレンジ）が続きます。この戦略は、現在の高い収益を損なうことなくエンゲージメントを高めることに焦点を置いています。

基本的なデータがある場合でも、AI はアカウントマネージャーがグループ内の特定の顧客ごとに適切な活動に集中できるように支援します。これにより、アカウントマネージャーは最も重要な場所に努力を向けることができます

アクションステップ:
AI に関連 KPI を生成させ、グループ平均と比較します。次に、AI に KPI を階層順に並べさせ、最も重要な指標を最初に表示させます。このデータをグラフで視覚化して、簡単に解釈できるようにします。最後に、これらの KPI に基づいて各顧客グループに合わせた戦略を推奨するように AI に指示します。

ステップ3: 顧客レベルでの販売とマーケティング戦略

ステップ 2 では、強固な基盤が提供されますが、戦略は依然としてかなり基本的なものです。より具体的な提案を行い、マーケティング戦略を統合することで、包括的なアプローチへ発展させることができます。目標は、個々の顧客に合わせて戦略を微調整することです。

繰り返しますが、焦点は特定の顧客にあります。CRM システムにログインして、各グループの顧客についてカスタマイズされた分析情報が以下に表示されると仮定してみてください。KPI データに基づいてグループのパフォーマンスが明確に示されています。

以下は、各顧客グループの顧客の結果の例です。グループの特性が KPI パフォーマンスに応じて詳細化されています。

顧客 1441 (グループ: メール数が少ない、カレンダー作業量が多い、請求額が高い)

• 平均請求額: $826.53
• 送信メール総数: 32
• 合計カレンダー時間: 310
• 最適な組み合わせメッセージ: 現在のアクティビティの組み合わせは、カレンダー会議によってより多くの価値が生み出されることを示しています。個人的な、スケジュールされたやり取りに重点を置くように比率を調整すると、エンゲージメントが向上します。
• マーケティング活動: カスタマイズされたやり取りに重点を置きます。カレンダー会議をエンゲージメントの主な推進力として優先し、限定 VIP 会議や 1 対 1 のコンサルテーションを提供します。

顧客 1375 (グループ: メールが多い、カレンダーが少ない、請求書が少ない)

• 平均請求額: $1,059.05
• 送信メール総数: 31
• 合計カレンダー時間: 406
• 最適な組み合わせメッセージ: 顧客 1375 は、カレンダー ベースのエンゲージメントに対してより適切に反応します。カレンダー ミーティングの頻度を増やすと、エンゲージメントが高まり、請求額の増加につながります。
• マーケティング活動: 個人的なスケジュールされたやり取りに重点を置き、電子メールの頻度を減らします。パーソナライズされたカレンダーベースのデモやコンサルティングを提供することで、エンゲージメントを高めることができます。

顧客 1029 (グループ: バランスメールとカレンダー、中規模請求書)

• 平均請求額: $1,154.81
• 送信メール総数: 16
• 合計カレンダー時間: 165
• 最適な組み合わせメッセージ: この顧客の場合、メールとカレンダーのアクティビティのバランスがうまく機能しています。両方のタイプのやり取りを維持することに引き続き重点を置きながら、個人的な会議を少しずつ増やしてください。
• マーケティング活動: パーソナライズされた電子メールとカレンダー会議のバランスを取りながら、マルチチャネル アプローチを活用します。製品デモとパーソナライズされたフォローアップを提供します。

顧客 1301 (グループ: メール数が多い、カレンダーが多い、請求書が多い)

• 平均請求額: $1,057.92
• 送信メール総数: 52
• 合計カレンダー時間: 592
• 最適なメッセージの組み合わせ: この顧客は、電子メールとカレンダー会議の両方で積極的に関与しています。両方のチャネルで高頻度のやり取りを維持することで、継続的な優れたパフォーマンスが保証されます。
• マーケティング活動: カレンダーと電子メールの両方を通じて強力なエンゲージメントを継続します。ロイヤルティ プログラムやハイレベルな会議への限定アクセスを導入して、その価値を維持することを検討します。

この実験は非常に限られたデータを使用して実施されたことに注意することが重要です。製品の売上、顧客の潜在的可能性、ソーシャル メディアの活動、または販売パイプラインのデータは含まれていません。より詳細な入力があれば、はるかに洗練されたパーソナライズされた戦略を開発できます。

アカウントマネージャーにとって重要なポイントは次のとおりです。：
　CRM システムにログインすると、簡単に生成できるカスタマイズされた情報が表示されます。レポートの形式はカスタマイズ可能で、KPI は優先度順に並べられます。営業戦略は、アカウント マネージャーの数字が改善するにつれて動的に調整され、顧客のグループ カテゴリを含む最新のデータが常に反映されます。

営業とマーケティングの取り組みを組み合わせ、より詳細な CRM 戦略を求めることで、非常に効果的で統合された対応を実現できます。営業チームとマーケティングチームは協力して各顧客に合わせた戦略をカスタマイズし、調整されたアプローチを確保できます。

アクションステップ:
AI に各顧客グループに対してより具体的な販売戦略を策定するよう促し、全体的な営業戦略をサポートする補完的なマーケティング活動を含めるように要求します。

ステップ4: どの顧客グループに力を入れるか優先順位をつける

少し立ち止まって、AI を活用した CRM 営業戦略全体を見直してみましょう。CRM の成功に不可欠な要素は、取り組みに優先順位を付ける能力です。アカウント マネージャーの時間は限られているため、最も利益を生み出す顧客グループに重点を置く必要があります。

効果を最大化するには、どの 2 つの顧客グループに重点を置くべきでしょうか? 適切なグループに集中することで、強力で安定した収益源を維持しながら作業負荷を軽減できます。

以下は AI からの決定的なレポートであり、優先すべき最も収益性の高い 2 つの顧客グループを強調しています。

グループ 1: メール数が多い、カレンダーが多い、請求書が多い

• 顧客特性:
• 電子メールとカレンダーのアクティビティの両方を通じ多交流が多い
• 請求額が高いということは、このグループが全体の収益に大きな影響を与えていることを示す
• このグループの顧客は強いエンゲージメントを示し、関係への投資を厭わない
• 最優先事項:
• 主な目標は、これらの主要顧客との関係を維持し、拡大することです。すでに関係を築いている彼らを、価値の高い顧客として維持するには、さらにパーソナライズされたソリューションを提供する必要があります。
• 最適なマーケティング活動:
• アカウントベース マーケティング (ABM)
  ABM を使用すると、個々の顧客の特定のニーズに対応するカスタマイズされたキャンペーンを作成できます。ABM は、既存の高いエンゲージメント レベルに合わせた、ターゲットを絞ったアプローチを提供し、アップセルと長期的な関係の構築に注力できるようにします。このアプローチにより、ブランドを単なるベンダーではなく、戦略的パートナーとして位置付けることができます。

グループ 2: メールは少ない、カレンダーの作業量は多い、請求額は高い

• 顧客特性:
• 請求額が高額になる一方で、電子メールでのやり取りは減り、カレンダーベースの個人的なやり取りへの依存度が高い
• これらの顧客は、マスコミュニケーションよりも直接的でパーソナライズされたミーティングの反応が良い
• 最優先事項:
• このグループにとっての目標は、彼らがすでに重視している個人的な対応を強化することです。独占的でパーソナライズされたオファーに重点を置くことで、これらの顧客は大切にされていると感じ、リピートや長期的なロイヤルティを促進できます
• 最適なマーケティング活動:
• 限定 VIP プログラム
  プレミアム サービスや製品への限定アクセスを含む VIP 体験をこれらの顧客に提供することで、彼らが好むハイタッチ アプローチが強化されます。特別割引、優先サービス、限定イベントへの招待は、顧客の満足度を高めるだけでなく、ブランドへの投資を継続するよう促します

このレポートは、将来の可能性を考慮していないため、当然ながら請求額の高い顧客に焦点を当てています。ただし、営業とマーケティングが協力してこれらの高価値グループへの取り組みを最大化する方法の明確なロードマップを提供します。

次に、残りの 2 つの顧客グループに対しては、手間の少ないマーケティング施策をAIに提案させました。これにより、アカウントマネージャーがカレンダーに縛られた業務から解放されます。AI は優れたアイデアを提供しましたが、それについては今後の議論で深く掘り下げていくことにします。

分析するパラメータの選択に注意してください。パラメータが販売実績に直接リンクしていることを確認してください。パラメータを設定すると、AI が営業マネージャーとして時間を投資する場所とマーケティングに引き渡す場所を案内してくれます。

アクションステップ:
売上に影響を与える最も関連性の高いパラメータを特定し、少数の顧客を対象に実験を行います。その結果を従来の方法と比較します。これにより、売上に最も影響を与えるパラメータを微調整できます。時間の経過とともに、このプロセスを改善できますが、これについては今後の記事でさらに詳しく説明します。

AI を活用した CRM セールス戦略実験から得られた主な教訓

この実験は、基本的な CRM データのみを使用した、限られたデータセットで実施されました。ただし、ここで概説したステップバイステップのプロセスは柔軟性があり、より多くのパラメータを持つはるかに大きなデータセットを扱う場合でも適用できます。完全な CRM データ セットを活用して、包括的な AI 主導の営業戦略を開発すると、どのような可能性が生まれるか想像してみてください。

AI はハイエンド CRM システムの一部となって久しいですが、通常はコストが高く、実装に長い時間がかかります。LLM (大規模言語モデル) は、いくつかの領域でこの状況を変えようとしています。この AI 主導の販売戦略実験から得られた重要なポイントは次のとおりです。

• 低コスト、高いアクセス性: AI 分析は、従来の CRM ツールよりも大幅に低コストで、はるかにアクセスしやすくなります
• 基本データからの高品質な洞察:最小限の CRM データでも、AI は高品質で実用的な情報を生成できます。これはほんの始まりに過ぎません。さまざまな分野に特化した AI エージェントがこれをさらに推し進めます
• アカウントマネージャーの強化: AI はアカウントマネージャーの効率を劇的に向上させ、カスタマイズされた戦略で彼らを導きます。購入者は、はるかに効率的な営業活動に備える必要があります
• AI によるシンプルな販売戦略の処理:基本的な販売戦略は LLM によって処理され、ターゲットを絞ったマーケティング活動と統合されます。アカウントマネージャーは、より複雑で微妙な販売戦略を管理できるように進化する必要がありますが、この変化に苦労する人もいるかもしれません
• シームレスな営業とマーケティングのコラボレーション: AI が成果を上げる統一された戦略を作成するため、営業とマーケティングの取り組みの融合がより調整されるようになります
• 無限の顧客グループ:これまで、人間の脳は顧客を 3 ～ 7 のグループに分類することができました。AI を使用すると、顧客グループの数は事実上無制限になり、個々の顧客に合わせた戦略を提供できます
• データ主導型のダイナミックな営業戦略:営業戦略はもはや静的なものではありません。リアルタイムの顧客データにシームレスに適応し、手動での更新の必要性を排除し、アカウントマネージャーが常に最も関連性の高い情報を使用して作業できるようにします
• 購入者の個人的な好みに基づく分析:顧客の個々の購入者を説得するために個別化されたサブ戦略を実行するようなものです。たとえば、参入するために最初にアプローチする最もリスクを好む人を見つける必要がある、強力なステークホルダー分析を考えてみましょう

そして最後に、この革命は営業報告だけに限定されません。AI は、パーソナライズされたデータ主導のアプローチによってビジネス成果を向上できるあらゆる領域を変革します。

CRM と販売の未来はここにあります。そして、それを支えているのは AI です。リアルタイムのデータ駆動型の洞察、完全に統合されたマーケティング活動、そして顧客ごとにパーソナライズされた営業戦略によって、あなたのビジネスが何を達成できるか想像してみてください。AI は単なるツールではなく、ビジネス成功の新時代を切り開く鍵です。試してみませんか? 試さないわけにはいきません。

免責事項:

この記事は情報提供のみを目的としており、財務、税務、法律に関するアドバイスではありません。重要な財務上の決定を行う前に、財務の専門家にご相談ください。